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更新时间：2024-05-24 GMT+08:00
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测试Kafka生产速率和CPU消耗

测试场景

本章节从批处理大小、是否跨AZ生产、副本数、同步/异步复制的维度进行分布式消息服务Kafka版的性能测试，对比客户端消息生产速率和服务端CPU消耗，得出性能测试结果。

  • 测试场景一（批处理大小）：相同的Kafka实例和Topic，不同的batch.size
  • 测试场景二（是否跨AZ生产）：相同的Kafka实例和Topic，生产客户端和服务端在不同的AZ中
  • 测试场景三（副本数）：相同的Kafka实例，不同的Topic副本数
  • 测试场景四（同步/异步复制）：相同的Kafka实例，不同复制机制的Topic
表1 测试参数

分区数

副本数

是否同步复制

batch.size

是否跨AZ生产

3

1

否

1KB

否

3

1

否

16KB

否

3

1

否

1KB

是

3

3

是

1KB

否

3

3

否

1KB

否

测试环境

进行性能测试前，您需要先构建如下的测试环境：

  1. 购买一个Kafka实例，参数信息如下，购买方法请参考购买Kafka实例。
    • 区域：中国-香港
    • 项目：中国-香港
    • 可用区：可用区1
    • 实例名称：kafka-test
    • 企业项目：default
    • 版本：2.7
    • 代理规格：kafka.2u4g.cluster
    • 代理个数：3
    • 存储空间：超高I/O，200GB
    • 容量阈值策略：自动删除
    • 虚拟私有云：选择虚拟私有云
    • 安全组：选择安全组
    • 内网访问：开启“明文接入”
    • 公网访问：不开启
    • 更多配置：不开启“Smart Connect”和“Kafka自动创建Topic”

    购买完成后，在实例详情页获取Kafka实例的地址。

  2. 在购买的Kafka实例中，创建如下参数的3个Topic，具体步骤请参考创建Kafka Topic。
    • Topic-01：3分区1副本，异步复制
    • Topic-02：3分区3副本，异步复制
    • Topic-03：3分区3副本，同步复制
  3. 获取测试工具。

    获取Kafka命令行工具2.7.2版本。

  4. 购买客户端服务器。
    购买如下参数的2台ECS服务器，具体步骤请参考购买弹性云服务器。
    • 区域、可用区、虚拟私有云、子网、安全组与Kafka实例保持一致，规格为4U8G，Linux系统的ECS。
    • 区域、虚拟私有云、子网、安全组与Kafka实例保持一致，“可用区”为“可用区2”，规格为4U8G，Linux系统的ECS。

    购买完成ECS后，需要在ECS中完成以下配置：

    • 安装Java JDK，并配置JAVA_HOME与PATH环境变量。
      export JAVA_HOME=/root/jdk1.8.0_231 
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
    • 下载Kafka命令行工具2.7.2版本，并解压。
      tar -zxf kafka_2.12-2.7.2.tgz

测试脚本

./kafka-producer-perf-test.sh --producer-props bootstrap.servers=${连接地址} acks=1 batch.size=${batch.size} linger.ms=0 --topic ${Topic名称} --num-records ${num-records} --record-size 1024 --throughput -102400
  • bootstrap.servers：购买Kafka实例中获取的Kafka实例的地址。
  • acks：消息主从同步策略，acks=1表示异步复制消息，acks=-1表示同步复制消息。
  • batch.size：每次批量发送消息的大小（单位为字节）。
  • linger.ms：两次发送时间间隔。
  • topic：创建Topic中设置的Topic名称。
  • num-records：总共需要发送的消息数。
  • record-size：每条消息的大小。
  • throughput：每秒发送的消息数。

测试步骤

测试场景一：批处理大小

  1. 登录客户端服务器，进入“kafka_2.12-2.7.2/bin”目录下，执行以下脚本。

    batch.size=1KB，执行脚本如下： 
    ./kafka-producer-perf-test.sh --producer-props bootstrap.servers=192.168.0.69:9092,192.168.0.42:9092,192.168.0.66:9092 acks=1 batch.size=1024 linger.ms=0 --topic Topic-01 --num-records 8000000 --record-size 1024 --throughput 102400

    执行结果如下：

    8000000 records sent, 37696.729809 records/sec (36.81 MB/sec), 796.54 ms avg latency, 3838.00 ms max latency, 322 ms 50th, 2282 ms 95th, 2745 ms 99th, 3593 ms 99.9th.

    客户端消息生产速率=37697

    batch.size=16KB，执行脚本如下：

    ./kafka-producer-perf-test.sh --producer-props bootstrap.servers=192.168.0.69:9092,192.168.0.42:9092,192.168.0.66:9092 acks=1 batch.size=16384 linger.ms=0 --topic Topic-01 --num-records 100000000 --record-size 1024 --throughput 102400

    执行结果如下：

    100000000 records sent, 102399.318430 records/sec (100.00 MB/sec), 4.62 ms avg latency, 751.00 ms max latency, 1 ms 50th, 3 ms 95th, 164 ms 99th, 406 ms 99.9th.

    客户端消息生产速率=102399

  2. 登录Kafka实例控制台，单击测试实例名称，进入实例详情页。
  3. 在左侧导航栏单击“监控”，进入监控页面。
  4. 在“节点”页签，查看服务端节点的CPU使用率。

    图1 broker-0的CPU使用率（batch.size=1KB）

    CPU消耗=54%

    图2 broker-0的CPU使用率（batch.size=16KB）

    CPU消耗=26%

    图3 broker-1的CPU使用率（batch.size=1KB）

    CPU消耗=55%

    图4 broker-1的CPU使用率（batch.size=16KB）

    CPU消耗=25%

    图5 broker-2的CPU使用率（batch.size=1KB）

    CPU消耗=51.65%

    图6 broker-2的CPU使用率（batch.size=16KB）

    CPU消耗=36.45%

测试场景二：是否跨AZ生产

  1. 登录客户端服务器，进入“kafka_2.12-2.7.2/bin”目录下，执行以下脚本。

    客户端服务器和实例在相同的AZ中，执行脚本如下：

    ./kafka-producer-perf-test.sh --producer-props bootstrap.servers=192.168.0.69:9092,192.168.0.42:9092,192.168.0.66:9092 acks=1 batch.size=1024 linger.ms=0 --topic Topic-01 --num-records 8000000 --record-size 1024 --throughput 102400

    执行结果如下：

    8000000 records sent, 37696.729809 records/sec (36.81 MB/sec), 796.54 ms avg latency, 3838.00 ms max latency, 322 ms 50th, 2282 ms 95th, 2745 ms 99th, 3593 ms 99.9th.

    客户端消息生产速率=37697

    客户端服务器和实例在不同的AZ中，执行脚本如下：

    ./kafka-producer-perf-test.sh --producer-props bootstrap.servers=192.168.0.69:9092,192.168.0.42:9092,192.168.0.66:9092 acks=1 batch.size=1024 linger.ms=0 --topic Topic-01 --num-records 4000000 --record-size 1024 --throughput 102400

    执行结果如下：

    4000000 records sent, 15358.152107 records/sec (15.00 MB/sec), 1944.09 ms avg latency, 8179.00 ms max latency, 13 ms 50th, 6049 ms 95th, 6549 ms 99th, 8086 ms 99.9th.

    客户端消息生产速率=15358

  2. 登录Kafka实例控制台，单击测试实例名称，进入实例详情页。
  3. 在左侧导航栏单击“监控”，进入监控页面。
  4. 在“节点”页签，查看服务端节点的CPU使用率。

    图7 broker-0的CPU使用率（客户端服务器和实例在相同的AZ中）

    CPU消耗=54%

    图8 broker-0的CPU使用率（客户端服务器和实例在不同的AZ中）

    CPU消耗=28%

    图9 broker-1的CPU使用率（客户端服务器和实例在相同的AZ中）

    CPU消耗=55%

    图10 broker-1的CPU使用率（客户端服务器和实例在不同的AZ中）

    CPU消耗=28%

    图11 broker-2的CPU使用率（客户端服务器和实例在相同的AZ中）

    CPU消耗=51.65%

    图12 broker-2的CPU使用率（客户端服务器和实例在不同的AZ中）

    CPU消耗=23.35%

测试场景三：副本数

  1. 登录客户端服务器，进入“kafka_2.12-2.7.2/bin”目录下，执行以下脚本。

    1副本，执行脚本如下：

    ./kafka-producer-perf-test.sh --producer-props bootstrap.servers=192.168.0.69:9092,192.168.0.42:9092,192.168.0.66:9092 acks=1 batch.size=1024 linger.ms=0 --topic Topic-01 --num-records 8000000 --record-size 1024 --throughput 102400

    执行结果如下：

    8000000 records sent, 37696.729809 records/sec (36.81 MB/sec), 796.54 ms avg latency, 3838.00 ms max latency, 322 ms 50th, 2282 ms 95th, 2745 ms 99th, 3593 ms 99.9th.

    客户端消息生产速率=37697

    3副本，执行脚本如下：

    ./kafka-producer-perf-test.sh --producer-props bootstrap.servers=192.168.0.69:9092,192.168.0.42:9092,192.168.0.66:9092 acks=1 batch.size=1024 linger.ms=0 --topic Topic-02 --num-records 4000000 --record-size 1024 --throughput 102400

    执行结果如下：

    4000000 records sent, 15245.877896 records/sec (14.89 MB/sec), 1963.88 ms avg latency, 7471.00 ms max latency, 306 ms 50th, 5854 ms 95th, 6682 ms 99th, 7439 ms 99.9th.

    客户端消息生产速率=15246

  2. 登录Kafka实例控制台，单击测试实例名称，进入实例详情页。
  3. 在左侧导航栏单击“监控”，进入监控页面。
  4. 在“节点”页签，查看服务端节点的CPU使用率。

    图13 broker-0的CPU使用率（1副本）

    CPU消耗=54%

    图14 broker-0的CPU使用率（3副本）

    CPU消耗=86%

    图15 broker-1的CPU使用率（1副本）

    CPU消耗=55%

    图16 broker-1的CPU使用率（3副本）

    CPU消耗=87%

    图17 broker-2的CPU使用率（1副本）

    CPU消耗=51.65%

    图18 broker-2的CPU使用率（3副本）

    CPU消耗=87.10%

测试场景四：同步/异步复制

  1. 登录客户端服务器，进入“kafka_2.12-2.7.2/bin”目录下，执行以下脚本。

    异步复制，执行脚本如下：

    ./kafka-producer-perf-test.sh --producer-props bootstrap.servers=192.168.0.69:9092,192.168.0.42:9092,192.168.0.66:9092 acks=1 batch.size=1024 linger.ms=0 --topic Topic-02 --num-records 4000000 --record-size 1024 --throughput 102400

    执行结果如下：

    4000000 records sent, 15245.877896 records/sec (14.89 MB/sec), 1963.88 ms avg latency, 7471.00 ms max latency, 306 ms 50th, 5854 ms 95th, 6682 ms 99th, 7439 ms 99.9th.

    客户端消息生产速率=15246

    同步复制，执行脚本如下：

    ./kafka-producer-perf-test.sh --producer-props bootstrap.servers=192.168.0.69:9092,192.168.0.42:9092,192.168.0.66:9092 acks=-1 batch.size=1024 linger.ms=0 --topic Topic-03 --num-records 1000000 --record-size 1024 --throughput 102400

    执行结果如下：

    1000000 records sent, 5180.783438 records/sec (5.06 MB/sec), 5692.27 ms avg latency, 10312.00 ms max latency, 5579 ms 50th, 7538 ms 95th, 9481 ms 99th, 10219 ms 99.9th.

    客户端消息生产速率=5181

  2. 登录Kafka实例控制台，单击测试实例名称，进入实例详情页。
  3. 在左侧导航栏单击“监控”，进入监控页面。
  4. 在“节点”页面，查看服务端节点的CPU使用率。

    图19 broker-0的CPU使用率（异步复制）

    CPU消耗=86%

    图20 broker-0的CPU使用率（同步复制）

    CPU消耗=62%

    图21 broker-1的CPU使用率（异步复制）

    CPU消耗=87%

    图22 broker-1的CPU使用率（同步复制）

    CPU消耗=61%

    图23 broker-2的CPU使用率（异步复制）

    CPU消耗=87.10%

    图24 broker-2的CPU使用率（同步复制）

    CPU消耗=59.40%

测试结果

表2 测试结果

分区数

副本数

是否同步复制

batch.size

是否跨AZ生产

客户端消息生产速率

服务端CPU消耗（broker-0）

服务端CPU消耗（broker-1）

服务端CPU消耗（broker-2）

3

1

否

1KB

否

37697

54%

55%

51.65%

3

1

否

16KB

否

102399

26%

25%

36.45%

3

1

否

1KB

是

15358

28%

28%

23.35%

3

3

是

1KB

否

5181

62%

61%

59.40%

3

3

否

1KB

否

15246

86%

87%

87.10%

通过上表的测试结果，得出以下结论，仅供参考：

  • 生产请求的batch.size变大16倍时，客户端消息生产速率增加，服务端CPU消耗减少。
  • 同AZ生产和跨AZ生产相比，客户端消息生产速率增加，服务端CPU消耗也随之增加。
  • 副本从1变成3时，客户端消息生产速率下降较多，服务端CPU消耗增加。
  • 异步复制的Topic和同步复制的Topic相比，客户端消息生产速率增加，服务端CPU消耗也随之增加。
父主题： 测试实例性能